Deepseekの新しい画像モデル：手頃な価格のAIの勝利？

DeepSeekの勢いがJanus-Proのリリースで急上昇

中国のAIスタートアップDeepSeekは、その勢いを決して衰えさせていません。App Storeで最もダウンロードされた無料アプリのトップの座をChatGPTから奪った直後、同社は月曜日に最新のイノベーションであるJanus-Proマルチモーダルテキスト・トゥ・イメージAIモデルを発表しました。主力モデルであるR1と同様に、Janus-ProはオープンソースのMITライセンスの下で提供されており、無料でアクセスできるだけでなく、商業的にも利用可能です。愛好家や開発者はHuggingFaceやGitHubからダウンロードできます。

また：私はDeepSeekのR1とV3のコーディングスキルをテストしましたが、改善の余地はあるものの、AIの終末がすぐそこに来ているわけではないことが明らかです。

R1の足跡をたどり、DeepSeekはJanus-Proの1つのバージョンにとどまりませんでした。彼らは1Bから7Bのパラメータまで、いくつかのイテレーションを展開しました。DeepSeekの内部テストによると、より重厚なモデルであるJanus-Pro-7Bは、GenEvalやDPG-BenchのベンチマークでStable DiffusionやDALL-Eなどの有名な画像生成モデルを上回っています。同社はJanus-Proが使用する「オートリグレシティブフレームワーク」が統一モデルを「超える」と主張しています。

成功を基盤に：Janus-Proの能力

Janus-Proは、昨年リリースされた前モデルJanusから進化しました。この新モデルは画像を作成するだけでなく、分析も行います。ただし、小規模なパラメータモデルには制約があり、384 x 384の解像度での画像分析に限定されており、一部のユーザーにとっては制限となる可能性があります。

それでも、Janus-Proは特にDeepSeekのトレーニングコストが米国の競合他社に比べて低いとされる中で、印象的にその地位を保っています。12月の研究論文によると、V3モデルはわずか560万ドルで開発されたとされており、これはGoogleやOpenAIの主要モデルの予算に比べると見劣りします。しかし、懐疑的な見方では、研究開発、データ、人件費などの潜在的な除外項目を指摘し、このコスト見積もりの完全性に疑問を投げかけています。

業界への影響と将来の展望

Nvidiaでさえも、広報担当者がCNBCに対し、Janus-Proは「優れたAIの進歩」を表していると述べています。DeepSeekの迅速なリリースサイクルを考えると、Janus-Proに対する初期のフィードバックは賛否両論ですが、概ね好意的です。より多くのユーザーがこれを手にし、他の画像モデルと比較するにつれて、これらの印象は進化する可能性があります。

また：Appleの研究者によってDeepSeek AIの成功の秘密が明らかにされ、彼らの革新的なアプローチに光が当てられています。

ZDNETは現在、DeepSeekの手法が米国競合他社よりもエネルギー効率が高いという主張を調査しています。もし本当であれば、これはAI業界や投資の方向性にとってゲームチェンジャーとなる可能性があります。Janus-Proのリリースは、トランプ政権によって推進された、複数のAI大手による5000億ドルのコラボレーションであるStargateのような壮大なプロジェクトの必要性にも疑問を投げかけます。Janus-Proのような競争力のあるAIモデルがある中で、Stargateが提案するエネルギー集約的で大規模なデータセンターの必要性が問われています。